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← 20-14 Path Planning Examples

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Showing Revision 1 created 11/29/2014 by Udacity.

  1. このA*アルゴリズムを実際に
    私たちの車に適用しました
  2. この障害物は
    駐車している車をレーザスキャンしたものです
  3. 目的地はここです
  4. このカーブは滑らかとは言えませんが
  5. それでも連続的で
    目的の駐車位置まで走行可能だと分かります
  6. それはささやかでも重要なA*の修正のおかげです
  7. 詳しくは説明できませんが
    A*を修正した例が他にもあります
  8. ロボットが駐車位置まで進む代表的な例を
  9. シミュレーションしています
  10. 探索中に伸びていく木が見えますね
  11. 行き詰まる度に新たなA*探索を行います
  12. ロボットが動くにつれて
    地図が描かれる様子が分かります
  13. プランナはロボットの前方の状態により
    x、y、隠れた方向などを考えるだけでなく
  14. ロボットの前進とバックも可能にします
  15. バックは前進とは異なる状態です
  16. 車はバックして新たな経路を見つけます
    これは未完成の迷路ですが
  17. 最終的には開いている箇所を通って
    目的地に到着します
  18. アルゴリズムのテスト用に
    非常に難しい迷路を作りました
  19. すばらしいことにこのアルゴリズムは
    ほぼリアルタイムで機能します
  20. この探索木すべてを作り上げるのに
    0.1秒もかかりません
  21. ロボットは駐車場内を
    実に効率的に進むことができます
  22. これはDARPAアーバン・チャレンジで見た
  23. 最速の計画アルゴリズムです
  24. 実際これはロボット工学の中でも
    私が知る限り最速のアルゴリズムの1つです
  25. これは私たちのロボットの駐車問題に
    適用した手法と同じものです
  26. 車の現在位置はここで目的地はこちらです
  27. 車はロボットにしては驚くほど正確に
    駐車スペースにバックで入り
  28. この線に沿って前進で
    駐車スペースから出て行きます
  29. 状態空間は四次元ですね
  30. x、y、隠れた方向、
    車が前進しているかバックしているかです
  31. 方向転換はコストがかかるので
    あまり頻繁には行いません
  32. 目的地に進んでいるのが見えます
  33. 説明は省略しましたがプランナが生成した軌道は
  34. 次に二次方程式の平滑化処理によって
    ぎこちなさがなくなり滑らかになります
  35. 結果的に車は非常にスムーズに走ります
  36. しかし最適経路を見つける作業を担当する
    働き者は
  37. お話ししたように実際には
    ハブリッドA*に修正されたA*です
  38. 最後の映像では三角コーンがたくさんある
    駐車場に車が入っていくのが見えます
  39. 左側はビデオ映像で
    右側は内部地図と経路プランナです
  40. 車は左側の指定地点に自分で駐車しようとします